Gelişmiş model kullanılan fv dizilerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında mgnt optimizasyonunun gerçekleştirilmesi
Implementation of mgnt optimization in partial shading conditions with meta- heuristic algorithms in pv arrays using advanced model
- Tez No: 751865
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET DEMİRTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 201
Özet
Fotovoltaik (FV) sistemler, güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretmek için kullanılmaktadır. FV dizilerin dönüşüm verimleri düşüktür. Dolayısıyla bu dizilerin veriminin arttırılması için çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. FV sistemin tasarım ve uzun dönem çalıştırılmasına yönelik hesaplanmasını yapabilmek için öncelikle bu sistemlerin modellenmesi gerekir. FV modül ve hücrelerin detaylı olarak modellenmesi ve parametrelerinin doğru olarak tahmin edilmesi önemli bir konudur. FV sistemlerinin verimini arttırmak için kullanılan en yaygın yöntem, tahmin edilen parametreler yardımıyla oluşturulan sistemin en yüksek verimde çalıştığı noktayı belirleyip daha sonra sistemi sürekli bu noktada çalışmasını sağlamaktır. Bu yöntem, maksimum güç noktası takibi (MGNT) olarak isimlendirilir. Bu tez çalışmasında, gelişmiş model kullanılan FV dizinlerde meta sezgisel algoritmalar ile kısmi gölgelenme koşullarında MGNT optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bunun için bir FV sistem, MATLAB/Simulink yazılımında detaylı olarak modellenmiştir. Tez çalışması FV parametre çıkarımı ve MGNT olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada, altı meta sezgisel algoritma seçilmiş ve bu algoritmalar ile FV parametre çıkarımı yapılmıştır. FV dizilerin parametreleri, yapay ekosistem tabanlı optimizasyon algoritması (YEO), gri kurt optimizasyon algoritması (GKO), Runge Kutta optimizasyon algoritması (RUN), vektörlerin ağırlıklı ortalama optimizasyon algoritması (INFO), yapay sinek kuşu algoritması (YSKA) ve sürüngen arama algoritmasıyla (SAA) belirlenmiştir. İkinci aşamada ise dinamik ve dinamik olmayan gölgelenme senaryoları planlanmış ve seçilen dört meta sezgisel algoritma ile FV sistemlerde gölgelenme etkisi incelenmiştir. Parçacık sürü optimizasyon algoritması (PSO), GKO, INFO ve YSKA, gölgelenme koşulları altında sistemin maksimum verimde çalışabilmesi için kullanılmıştır. FV parametre çıkarımı ve MGNT'nin sonuçları, hem değerlendirme metrikleri hem de Friedman istatiksel test ile yorumlanmıştır. Sonuç olarak, FV parametre çıkarımı ve MGNT optimizasyonları başarıyla gerçekleştirilmiş olup FV parametre çıkarımında INFO algoritması ile ve MGNT' de ise YSKA algoritması ile en başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Photovoltaic (PV) systems are used to produce electrical energy from solar energy. The conversion efficiency of PV arrays is low. Therefore, various studies are carried out to increase the efficiency of these arrays. In order to calculate the design and long-term operation of the PV system, these systems must first be modeled. Detailed modeling of PV modules and cells and accurate estimation of their parameters is an important issue. The most common method used to increase the efficiency of PV systems is to determine the point at which the system created with the help of the estimated parameters operates at the highest efficiency and then to ensure that the system operates at this point continuously. This method is called maximum power point tracking (MPPT). In this thesis, MPPT optimization was carried out in partial shadowing conditions with metaheuristic algorithms in PV arrays using advanced model. For this, a PV system is modeled in detail in MATLAB/Simulink software. The thesis study consists of two stages, PV parameter extraction and MPPT. In the first stage, six metaheuristic algorithms were selected and PV parameter extraction was performed with these algorithms. Parameters of PV arrays were determined by artificial ecosystem-based optimization algorithm (AEO), gray wolf optimization algorithm (GWO), Runge Kutta optimization algorithm (RUN), weighted mean of vector (INFO), artificial hummingbird algorithm (AHA) and reptile search algorithm ( RSA) was determined. In the second stage, dynamic and non-dynamic shading scenarios were planned and the shading effect in PV systems was examined with four selected metaheuristic algorithms. Particle swarm optimization algorithm (PSO), GWO, INFO and AHA have been used to ensure that the system can operate at maximum efficiency under shading conditions. The results of PV parameter extraction and MPPT were interpreted with both evaluation metrics and Friedman statistical test. As a result, PV parameter extraction and MPPT optimizations were performed successfully, and the most successful results were obtained with INFO algorithm in PV parameter extraction and AHA algorithm in MPPT.
Benzer Tezler
- Mikroşebekelerde ada mod çalışmanın tespiti ve güç kalitesi olaylarının sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based control methods for detection of islanding conditions and classification of power quality events in microgrids
ALPER YILMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY BAYRAK
- Applied control techniques to increase the performance of electric vehicle motors
Kontrol yöntemleri ile elektrikli araçlarda kullanılan motorların performansının artırılması
OSAMAH NOORULDEEN NEAMAH NEAMAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAİF BAYIR
- X band uygulamaları için dielektrik rezonatörlü osilatör
DR oscillator for x band applications
OĞUZHAN KIZILBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN PALAMUTÇUOĞULLARI
- Kesikli üretim sistemlerinde simülasyon ile programlama
Başlık çevirisi yok
ERTAN KANDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÜretim Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET GÜNEŞ GENÇYILMAZ
- Model öngörülü kontrol ve bir endüstriyel model öngörülü kontrol uygulaması
Model predictive control and an industrial model predictive control application
SERDAR ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ